Representación, emparejamiento y comprensión del lenguaje neuronal inspirada en la cuántica

La introducción de la Teoría Cuántica (TC) proporciona un marco matemático unificado para la Recuperación de Información (RI). Comparado con el marco clásico de RI, el marco de RI de inspiración cuántica se basa en métodos de modelado centrados en el usuario para modelar fenómenos cognitivos no clásicos en el juicio de relevancia humana en el proceso de RI. Con el aumento de los datos y los recursos informáticos, se han aplicado métodos neuronales de RI a la tarea de coincidencia y comprensión de texto en RI. Las redes neuronales tienen una gran capacidad de aprendizaje para una representación eficaz y la generalización de patrones de coincidencia a partir de datos brutos. Esta monografía proporciona una introducción sistemática a la RI neuronal de inspiración cuántica, incluyendo la representación del lenguaje neuronal de inspiración cuántica, la coincidencia y la comprensión. La investigación interdisciplinar sobre TC, redes neuronales y RI no solo es útil para el modelado de fenómenos no clásicos en RI, sino también para romper el cuello de botella teórico de las redes neuronales y diseñar modelos de RI neuronal más transparentes. Los autores presentan primero el método de representación del lenguaje basado en TC. En segundo lugar, presentan el modelo de coincidencia de texto y toma de decisiones de inspiración cuántica bajo red neuronal que muestra sus ventajas teóricas en la clasificación de documentos, la coincidencia de relevancia, la RI multimodal, y puede integrarse con la red neuronal para promover conjuntamente el desarrollo de la RI. Finalmente, se presentan los últimos avances en la comprensión del lenguaje cuántico y se ofrecen temas adicionales sobre TC y modelado de lenguaje para proporcionar a los lectores más material para la reflexión.

Autor: Peng Zhang, Hui Gao, Jing Zhang
Editorial: Now Publishers
Publicado: 19/04/2023
Páginas: 212
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.67lbs
Tamaño: 9.21h x 6.14w x 0.45d
ISBN13: 9781638282044
ISBN10: 1638282048
Categorías BISAC:
- Informática | Tecnología de la Información
- Informática | Teoría de la Información